Fine-tuning Embeddings for Specific Domains: A Comprehensive Guide

Fine-tuning Embeddings for Specific Domains: A Comprehensive Guide

摘要

在医学领域构建问答系统时，通用嵌入模型可能难以处理专业术语。本文探讨了如何通过微调嵌入模型（如Bge-base-en）来优化特定领域的检索效果。通过生成领域特定数据集，使用Matryoshka损失函数进行训练，模型能更好地理解领域语言，提升问答和检索任务的准确性。最终，微调后的模型在评估中表现显著提升，适合资源有限的应用场景。